ディープラーニング

"AIへの全面投資"を宣言した企業の1年間の実践記録。 日本を代表するIT企業、DeNAが3,000人規模の組織をAIネイティブ企業へと転換した事例をご紹介します。 AI変革を準備する組織にとって、必ず役立つ内容だけをまとめました。

このコースは、重要な場面でのスピーキング能力を向上させるためのいくつかのルールを学ぶことに焦点を当てています。学習者は面接、論文審査、口述試験など、さまざまな状況における効果的な発表方法を身につけることができます。

このコースでは、理数・工学系の初等離散数学を扱い、コンピュータサイエンスに役立つ数学的ツールや証明手法に焦点を当てます。学習者は、論理記号、集合、関係、グラフ理論、状態機械、アルゴリズムなどのトピックを探索します。

このコースでは、『上級へのとびら』第6課から第10課の漢字を網羅した魅力的なビデオ講義を通じて、漢字学習を強化します。学生は漢字の書き方だけでなく、それぞれの文字の背後にある興味深い成り立ちやストーリーも学ぶことができます。

このコースでは、安全なコンピュータシステムの設計と実装に焦点を当て、さまざまな脅威モデルやセキュリティ技術を探究します。学習者は、最新の研究論文から得られる知見を活用しながら、オペレーティングシステムのセキュリティ、ネットワークプロトコル、ハードウェアセキュリティなどのトピックに取り組みます。

このコースでは、非デジタルゲームの設計と分析に関する実践的な指導を行います。学生は、スポーツ、ゲーム番組、運任せのゲーム、カードゲーム、校庭での遊び、ボードゲーム、ロールプレイングゲームなど、さまざまなジャンルのゲームデザインを分析・比較するためのテキスト、ツール、参考文献、および歴史的背景について学びます。

このコースでは、暗号技術、ゲーム理論、ネットワークアーキテクチャに重点を置き、ビットコインやその他の暗号資産の設計と機能について探究します。学習者は実践的なプログラミング課題に取り組み、進化し続けるこれらのシステムへの理解を深めます。

このコースでは、機械システムにおける集中定数モデルの力学と振動について、運動学、力と運動量の定式化、およびラグランジュ方程式を中心に紹介します。また、受講者は力学や振動の問題を解決するための数値解法やMATLAB®の応用についても学びます。

"1兆パラメータモデルはどのように学習されるのか" GTC 2026、Moonshot AIがステージで直接公開した Kimi K2.5のスケーリング戦略をInflearnで韓国語でご覧ください。 トークン効率2倍 ・ 100万トークンコンテキスト ・ 1,000個のエージェントスウォーム オープンソースLLMの次のステップがここにあります。 * この講義はKimiを開発したMoonshot AIとInflearnの公式コラボレーションにより、無料で公開されます。

このコースでは、古典的および現代的なアプローチの両方に焦点を当て、システム工学の包括的な入門知識を提供します。受講者は、ステークホルダー分析、要件定義、システムアーキテクチャ、設計の最適化といった主要な概念を探求し、これらの原則を実際のプロジェクトに適用します。

このコースでは、統計的推論と確率的思考に重点を置き、ランダムな現象やプロセスのモデリングと分析に焦点を当てます。学習者は、数学的な厳密さと概念的な理解を組み合わせた不可欠なモデルやツールを探求します。

このコースでは、知能ロボットのプログラミングを通じて、実世界のシステムにおける自律性の応用を探求します。学習者は、ロボットが自己監視を行い、タスクをスケジューリングし、他のエージェントと協力することを可能にする高度な推論技術やアルゴリズムについて学びます。

このコースでは、通貨と金融の領域におけるブロックチェーン技術の変革的な可能性について探究します。学習者は、金融セクターにおける現在および将来の応用に焦点を当てながら、ブロックチェーン、分散型台帳、およびスマートコントラクトの基礎を学びます。

このコースでは、グラフ理論と加法的組合せ論の古典的および現代的な発展を扱い、両方の主題を繋ぐトピックやテーマに焦点を当てます。また、現在の研究テーマや未解決問題についての紹介も含まれます。

このコースでは、計算問題の数学的モデリングと、それを解決するために使用される一般的なアルゴリズム、アルゴリズムのパラダイム、およびデータ構造を紹介します。アルゴリズムとプログラミングの関係を強調し、基本的な性能測定および分析手法を紹介します。

このコースでは、複素関数、微分方程式、線形代数を深く掘り下げ、これらの不可欠な数学的概念を包括的に理解することができます。学習者は、数学や工学の高度な研究に不可欠な基礎理論とその応用について探究します。

このコースでは、画像から環境の記号的記述を生成するプロセスの入門を扱います。画像形成の物理学、画像解析、二値画像処理、およびフィルタリングについて学び、ロボット工学や知的なマシン・インタラクションへの応用についても触れます。

このコースでは、金融業界で不可欠な数学的概念と手法を、理論的な数学と実用的な応用を組み合わせて紹介します。受講者は、金融の文脈の中で、確率、統計、線形代数などのトピックを探求します。

この微積分学のコースでは、一変数関数の微分と積分を扱い、無限級数に関する簡単な議論で締めくくります。このコースは、物理学、工学、経済学など、さまざまな科学分野の基礎となります。

このコースでは、ダーウィンの理論に影響を受けた、社会的行動、認知、そして自然界におけるデザインの概念の相互作用を探求します。学習者は、人間および人間以外の社会性動物の両方に焦点を当て、「設計者なきデザイン」の含意を考察する歴史的および現代的なテキストに取り組みます。

このコースでは、ディープラーニングについてスピーディーに解説し、非構造化データを含む複雑な問題に対する実践的なモデル構築に焦点を当てます。学習者は、ディープニューラルネットワーク、畳み込みネットワーク、トランスフォーマー、そしてChatGPTやMidjourneyのような生成モデルについて探求します。

このコースでは、医療分野における機械学習を紹介し、臨床データの特徴や、機械学習を通じたリスク分類、疾患進行モデリング、精密医療、診断、サブタイプ発見、および臨床ワークフローの改善について学習します。

このコースでは、行列微積分の不可欠な概念を深く掘り下げ、機械学習や大規模最適化におけるその応用に焦点を当てます。学習者は、行列とその因数分解の微分を理解し計算するための手法を学び、現代のコンピューティングにおける複雑な数学的操作に取り組む能力を高めることができます。

このコースは、線形代数の概念を通じて機械学習アルゴリズム、特にディープラーニングとニューラルネットワークを理解し、構築するために必要な内容を扱います。確率、統計、最適化への応用を含め、線形代数の全体的な解説を提供します。